深圳市制造业企业的同位模式挖掘及其政策建议

参赛院校：武汉大学

指导老师：涂伟

队员姓名：李光磊、徐雅婷、王一涵、王艺涵

制造业是实体经济的主体，国家经济命脉所系。在新一轮科技革命和产业深度变革的背景下，制造业集群作为产业分工深化和集聚发展的高级形式，其发展被摆到更加突出位置。揭示制造业产业在空间上集聚的特征与规律，并厘清其内在逻辑机理，是实现产业合理布局和资源优化配置的前提，能够为产业融合集群发展提供决策依据。

然而，在地理学研究的视角下，除关注制造业企业的空间分布之外，还应进一步考虑邻近制造业企业之间的相互影响。同时，制造业仍然是一个庞大的行业划分，其中包含众多细分行业。因此，有必要在分析制造业公司间相互影响的过程中对其细分行业进行区分。这从本质上讲是寻找在同一区域内出现的不同类型空间要素所遵循的模式，即同位模式挖掘。

Q统计是一种用于检验定性变量空间分布独立性的统计量，可用于探测一组定性变量的空间关联模式，能够同时支持多类别、长序列的同位模式的发现与分析。结合制造业企业分类多、数量大、空间布局难以辨认的特点，先用Q统计进行判定，再进行可视化是可行的思路。而加色法是一种通过对地理现象的核密度分析结果进行伪彩色映射的可视化挖掘方法，无需对复杂的数学公式、算法和相关参数等有深刻地理解，因而具备直观、形象、易感受和易理解等优点

深圳市的通信设备、计算机及其他电子设备制造行业在全国范围内处于领先地位，化学原料及化学制品制造业、金属制造业、交通运输设备制造业和电气机械及器材制造业等四个行业在广东省处于领先地位，纺织业、纺织服装、鞋帽制造业、家具制造业等劳动力密集型行业仍吸引着众多劳动力。因此，研究深圳市制造业企业的分布规律具有一定意义。本作品综合运用Q统计和加色法对深圳的制造业企业的空间位置进行同位模式分析，从海量POI（point of interest）数据中识别出频繁共同出现的企业所属行业，由此揭示不同行业空间集聚的基本特征和规律，进而结合所在产业园区的发展情况对不同制造业企业聚集区提出产业布局优化建议。

分析过程

为分析深圳市制造业企业的同位模式，本作品的技术路线如图1所示。 

图1 技术路线

1.数据获取、预处理及分类

深圳市位于中国广东省南部，珠江口东岸，总面积约1997平方千米，是一座超大城市。原始数据为2018年深圳市企业经营状态文本数据并且包含坐标信息，包括共计20门类、96大类、532中类、1405小类的企业数据。对数据进行清洗和检查，删除属性信息缺失或者错误的数据，并去除重复数据条目，最终获得286万条有效数据。从中提取公司企业类别为制造业（分类编码“C”）的数据并进行空间化，得到本作品所需数据，共计190612条，涵盖31个类别（表1）。如图2显示了深圳市制造业公司企业分布，除大鹏区、坪山区和盐田区外，深圳市的制造业企业遍布全市。

表1 制造业公司的类别

图 2 深圳市制造业公司的空间分布

2.基于Q统计的同位模式挖掘与分析

运用Kd-tree算法为深圳市若干制造业企业构建空间索引，以满足Q统计对大数据量的处理需求。运用Q统计探测二元组、三元组等价符号，分析深圳市制造业企业呈现的主要同位模式（图3、4），在此基础上进行空间可视化，分析主要同位模式的分布特征（图5）。针对Q统计的探测与分析结果，参考Markusen对产业区的分类对产业集聚模式及特征进行概括，借助Marshall的外部性理论对不同集聚模式的驱动因素进行分析。

图 3 深圳市制造业种类二元组等价符号关系图

图 4 主要制造业类别相关的排名前三的三元组等价符号的实际出现频率

图 5 主要制造业类别相关的排名前三的三元组等价符号空间分布

3.基于加色法的同位模式可视化分析

为了揭示Q统计算法发现的同位模式的空间分布，在此引入一种基于加色法的可视化同位模式挖掘方法，试图在表示不同类型制造业主要同位模式地理位置的基础上，进一步在不同视觉深度展现同位模式之间的影响和交互作用

运用加色法对Q统计探测的三元组等价符号进行空间可视化显示，分析深圳市制造业企业同位模式的空间分布特征，并分析不同产业集群之间的空间耦合情况。

图 6 C18与C24之间加色法结果

图 7 C33与C29之间加色法结果

图 8 C39、C38与C35之间加色法结果

作品创新点

作为经济地理学的经典研究议题，分析制造业企业在空间上的集聚现象能够为产业优化布局提供决策支持，这在当今产业融合集群发展的战略性背景下具有理论兼实践意义。然而，由于制造业企业数量庞大、分类众多、分布广泛，从城市尺度对其分布的集聚规律进行挖掘具有一定挑战性，往往是传统研究无法实现的难题。本作品综合运用Q统计和加色法对深圳制造业企业的同位模式进行挖掘，通过大样本量分析得到了一些关键结论。例如，劳动密集型企业的集聚模式主要受益于劳动力共享，中间需求型企业的集聚模式主要由纵向的投入产出关系塑造而来，同时受到劳动力池、中间投入共享以及知识溢出等因素的广泛影响；技术密集型企业的集聚模式受到知识溢出效应的引导，随着经济增长动力向创新驱动转变，其作用将变得愈发显著。